\section{Conclusiones y trabajo futuro} 
	\label{chap:conclusiones}
	%\epigraph{Estas máquinas no tienen sentido común, todavía no han aprendido a pensar, sólo hacen exactamente lo que se les ordena, ni más ni menos. Este hecho es el concepto más difícil de entender la primera vez que se utiliza una computadora}{Donald Knuth}

El presente capítulo consiste en explicar las conclusiones y posibles trabajos que se pueden realizar a partir de esta tesis y que permita continuar avanzando en el área de la IA y otras áreas como las ciencias cognoscitivas.

	\subsection{Conclusiones}
	
	\begin{enumerate} 

\item	El propósito de esta tesis fue demostrar que el reconocimiento de patrones es efectivo en el análisis de juegos de información completa. La principal conclusión que se puede tener de este trabajo es que al no haber hallado evidencia que demuestre que el reconocimiento de patrones utilizando redes neuronales se comporta de manera distinta da la manera en humanos expertos en el área lo hacen, entonces son al menos, tan efectivos como éstos últimos. Esto puede llevar a pensar que existen mecanismos computacionales que son capaces de reproducir ciertas funciones del cerebro y que por lo tanto, nos aproximen a tener IA dura \cite{Russell_2004} en pocos años al ampliar la capacidad computacional que ahora tenemos y los conocimientos en cognición.
	
\item	Actualmente, las computadoras son consideradas invencibles en el campo del ajedrez y lo son de hecho en áreas como el tablero en donde ya han logrado hacer un juego perfecto, sin embargo, aún estamos lejos de considerar a las computadoras ´´inteligentes''. Con base en esta tesis, áreas de la IA se ven apoyadas al generar nuevos mecanismos, similares a los procesos cerebrales, que permiten resolver un problema común en esta disciplina, pero de una manera menos simbólica de como tradicionalmente ha sido enfocado. 
	
\item	El ajedrez tiene ciertas características que son muy propias. El análisis de posiciones por parte de humanos, a diferencia del mero cálculo de variantes, también incluye ciertos componentes que son importantes como movilidad de las piezas, apertura de columnas, estructura de peones, fortaleza del centro, ubicación del rey, iniciativa, entre otras. Cada una de estas propiedades de las posiciones, son muy fáciles de determinar para un ser humano, incluso, permiten que descarte o analice ciertas variantes por encima de otras, haciendo un uso más eficiente de los recursos. Entonces, este mecanismo de reconocimiento de patrones puede generar heurísticas que permitan distinguir cuando vale la pena analizar una variante con mayor profundidad de la expuesta por el algoritmo tradicional o por el contrario, descartar otra variante porque resulta muy poco probable tener éxito en esa línea particular, mejorando de esta manera el uso de los recursos.
	
	
\item 	El nivel de correspondencia encontrado entre los seres humanos y la red fue bastante alto, lo que implica que la red estaba trabajando al mismo nivel que los humanos expertos, incluyendo sus deficiencias. Dado que donde hubo mayor error fue en las posiciones que tienen una desigualdad material y una estructura de peones desordenada, indica que probablemente se debe de reforzar ese aspecto en la base de entrenamiento para futuras referencias. 
	
\item Las posiciones atípicas (como combinación de factores extraños) no implicaron mayor diferencia para la red que para los seres humanos, el nivel de fallo fueron estadísticamente similares a jugadores expertos.

\end{enumerate}

\subsubsection{Aportes}

\begin{enumerate}
\item Una base de datos de 350 partidas que sirven para entrenamiento de una red neuronal en ajedrez y su respectivo análisis.
\item Una base de datos de 160 posiciones basadas en la combinación de 4 factores principales: Posición del rey, presencia de la dama, estructura de peones e igualdad material.
\item Una red neuronal de retropropagación para poder evaluar posiciones de ajedrez, así como un esquema de la representación de una posición para traducirla a una entrada de la red neuronal.

\end{enumerate}

	\subsection{Trabajo futuro}
		
			\subsubsection{Test de Turing ajedrecístico}
			Como se pudo apreciar en la sección \ref{sec:partidaHombreVsCompu} en la página \pageref{sec:partidaHombreVsCompu} las computadoras, muchas veces fallan en el análisis posicional. Cometiendo
			ciertos errores básicos, a pesar de haber completado una partida completamente magistral antes de eso, muchas veces se
			someten a errores inocentes que una ser humano, por miedo a enfrentar posiciones adversas simplemente prefiere no tomar.
			Sería muy interesante poder entonces reunir diferentes posiciones en donde programas actuales valoran erróneamente la
			posición y compararlo al análisis de un ser humano experto y de una red neuronal tal y como se presenta en esta tesis para
			ver si un experto humano con experiencia en ajedrez y computadoras puede diferenciar, quién es el humano, quién es la red y
			quién es la computadora.

			\subsubsection{Jugador completo}
			Resultaría muy conveniente poder tomar un programa actual, basado en el cálculo de variantes y modificar su función
			de valoración para que tome también en consideración el resultado de una red neuronal tal y como se está planteando en esta
			tesis para medir su nivel y valorar si le permite discernir mejor las jugadas en situaciones del juego meramente
			posicionales.
			
			\subsubsection{Entrenamiento en táctica}
			Una partida de ajedrez, consta principalmente de dos componentes muy fuertes, la estrategia y la táctica. La red
			neuronal de esta tesis fue entrenada en posiciones donde la evaluación se realizaba desde una perspectiva estratégica, dado
			que los árboles de variantes que actualmente poseen las computadoras, permiten encontrar combinaciones tácticas muy
			fácilmente. Una continuación de la labor realizada en esta tesis podría ser entrenar redes neuronales en la identificación de posiciones donde es conveniente 
			 encontrar combinaciones tácticas. La combinación de estos dos aspectos, estrategia y táctica, puede permitir ser usados como poda en los árboles de variantes actuales y permitir
			mayor profundidad en el cálculo.\\
			
			Recordemos que los seres humanos somos más lentos en el análisis de variantes y por lo tanto debemos de encontrar
			correctamente las variables para analizarlas y aprovechar mejor el tiempo que se asigna a una partida. Bajo que estamos trabajando bajo el supuesto que las personas analizamos las partidas utilizando reconocimiento de patrones, es posible que se pueda hacer lo mismo para táctica. A continuación algunos detalles  a tomar en cuenta para lograrlo
			
			\textit{
				\begin{enumerate}
					\item ``Lo principal que debe poseer quien ataca es ventaja en espacio en el centro del tablero, lo que equivale a decir que debe dominar mayor número de casillas que el adversario.
					\item Esto puede completarse y hasta reemplazarse con la posesión de las columnas abiertas sobre el enroque adversario o sobre el
				área en que se va a sacrificar.
					\item Cuando esto no es posible, se debe reemplazar con la colocación de las torres en la tercera línea. Esto para los ataque por medio de piezas, cuando los peones del que ataca permanecen inmóviles, que es tipo de ataque rápido, del que vamos a ocuparnos.
					\item Finalmente, ventaja de material móvil en la zona donde se desarrolla el ataque." \cite{Grau_1998}
				\end{enumerate}
			}
			

			\subsubsection{El póquer y otros juegos}
			Aunque en este momento, una computadora ha sido capaz (una única vez en la historia) de ganarle al campeón del mundo
			de ajedrez, en otros juegos de mesa como el póquer, las computadoras han demostrado fallar, principalmente por su falta de
			psicología, muchas veces no saben cuánto ``presionar'' o cuándo reconocer un ``\textit{bluff}'' (una fanfarronada) o cuando están
			jugando realmente porque creen en lo que tienen en las cartas, característica importante de quienes juegan en los torneos
			internacionales de póquer. El poder entrenar una red neuronal para reconocer una fanfarronada, tomando como insumo las
			probabilidades que se utilizan actualmente en programas que juegan al póquer debe de mostrar resultados interesantes.

			\subsubsection{Otros mecanismos para reconocer patrones}
			En esta tesis se utilizó una red neuronal artificial basada en retropropagación, sin embargo, se podría utilizar
			otros mecanismos para entrenar la red, tales como algoritmos genéticos o incluso podrían utilizarse cadenas de Markov para los mismos fines para medir su nivel de precisión, en contraste con los resultados presentados en esta tesis.
			
			\subsubsection{Cognición}
			
	La presentación de la posición a la red neuronal, a pesar de haber sido bastante sencilla, logró resultados bastante comparables con los seres humanos, como se ha dicho, incluso, cometiendo errores con la misma combinación de factores. Lo que presenta un interesante caso de estudio a nivel cognitivo de qué factores son los que están siendo tomados en la red y en los seres humanos para haber cometido dichos errores.
	
		